La IA predice inhibidores de fragmentos de proteínas para terapias dirigidas

Un nuevo método, FragFold, utiliza inteligencia artificial para predecir fragmentos de proteínas que pueden unirse e inhibir proteínas de longitud completa. Desarrollada en el Departamento de Biología, la herramienta aprovecha AlphaFold, un modelo de IA conocido por predecir el plegamiento e interacciones de proteínas. Los investigadores confirmaron que más de la mitad de las predicciones de FragFold para la unión o inhibición fueron precisas, incluso sin datos estructurales previos. Este enfoque podría aplicarse a proteínas con funciones o estructuras desconocidas. Los investigadores exploraron fragmentos de FtsZ, una proteína clave para la división celular, identificando nuevas interacciones de unión. El escaneo mutacional profundo reveló aminoácidos clave responsables de la inhibición, con algunos fragmentos mutados que resultaron ser más potentes que las secuencias de longitud completa. FragFold abre posibilidades para manipular la función de las proteínas y crear nuevas herramientas para estudiar la biología celular y tratar enfermedades.